阅读论文Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition

1.阅读论文Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition
年份：2019
会议：association for computation linguistics
NER被视作手动构建查询语句来提取实体的阅读理解任务，但是每个查询语句提取一类实体不够高效，提取不同类型的实体缺乏考虑实体间的关系，查询语句构建依赖于外部知识难以应用到有多种类型实体的真实场景中。
文章提出PIQN,

“Parallel Instance Query Network” 是一个深度学习模型架构，通常用于处理自然语言处理（NLP）任务，例如文本分类、问答和语言理解。这个架构旨在处理输入文本的多个查询，并在并行执行中生成有关输入文本的相关信息。

下面是对 “Parallel Instance Query Network” 的一些关键概念的解释：

1. 实例查询（Instance Queries）：实例查询是指与输入文本相关的一组问题或查询。这些查询可以是自然语言问题，也可以是需要从文本中提取的信息。在NLP任务中，实例查询用于引导模型理解和处理文本数据。

2. 并行（Parallel）：“Parallel Instance Query Network” 强调了同时处理多个实例查询的能力。这意味着模型能够并行执行多个查询，而不必等待一个查询完成后再处理下一个。

3. 网络架构（Network Architecture）：“Parallel Instance Query Network” 通常是一个深度神经网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接受文本数据和一组实例查询，隐藏层执行查询与文本之间的交互，输出层生成有关文本的信息或答案。

4. 任务多样性（Task Diversity）：这个架构的一个关键优势是它可以用于各种不同的NLP任务，因为它接受不同的实例查询。这使得模型可以在多个任务之间共享知识和参数。

5. 知识共享（Knowledge Sharing）：在并行实例查询网络中，不同的查询可以共享底层网络的知识和表示。这有助于提高模型的效率和性能。

“Parallel Instance Query Network” 可以应用于多种NLP任务，例如文本分类，其中每个查询可能代表一个不同的类别，问答任务，其中每个查询是一个问题，以及信息检索任务，其中每个查询是一个关键字或查询字符串。这个架构的关键优点是它允许模型在多个任务中共享知识和信息，从而提高了模型的适用性和效率。这种方法在处理多样性的NLP任务时可能非常有用。

“Parallel Instance Query Network” 能够实现知识共享的原因主要有以下几点：

1. 共享参数：在这种网络架构中，多个实例查询共享底层神经网络的参数。这意味着网络的表示学习部分是共享的，无论是对于文本输入还是针对不同的查询。共享参数使得模型能够从一个任务中学到的知识和特征可以在处理其他任务时被重复使用。

2. 嵌入的知识：当模型处理多个实例查询时，每个查询可以包含不同领域或任务的特定信息。这些信息以嵌入的形式被传递给网络，从而丰富了模型的输入。嵌入的知识可以帮助模型更好地适应不同的任务。

3. 交互与融合：网络的隐藏层通常执行查询与文本之间的交互操作，将查询的信息与文本信息融合在一起。这意味着不同的查询可以共同影响文本的表示，从而实现知识共享。

4. 迁移学习：知识共享的一个关键优势是迁移学习。模型可以在一个任务上学到的知识可以被迁移到另一个任务上，从而加速学习和提高性能。这对于在有限数据情况下训练深度学习模型特别有用。

总之，知识共享是这种网络架构的关键特点之一，使模型能够从多个实例查询中获得丰富的信息，并在不同任务之间分享和重复使用知识。这有助于提高模型的通用性和适应性，使其在多个自然语言处理任务中表现出色。

命名实体识别（NER）也可能依赖于外部知识，因为有些命名实体在文本中可能不容易识别，或者需要额外的上下文或知识来进行准确的分类。以下是一些情况，说明为什么NER可能依赖于外部知识：

1. 特定领域的实体：在特定领域的文本中，一些实体可能是领域特有的，不在通用的NER模型的词汇表中。例如，在医学领域，可能会出现许多疾病名称、药物名称和医学术语，这些实体需要领域特定的知识来正确识别。

2. 多义性：一些词汇具有多义性，可能是普通词汇也可能是特定的命名实体。例如，“Apple” 可以是水果的名称，也可以是科技公司的名称。在这种情况下，需要上下文或外部知识来确定其是否是命名实体。

3. 新实体的出现：NER模型可能无法直接识别新出现的实体，因为这些实体不在模型的预训练词汇表中。因此，模型需要从外部知识源或实体字典中获取信息，以识别这些新实体。

4. 模糊性：某些实体可能在文本中以模糊的方式出现，可能需要更多的背景信息来确定其边界和类别。外部知识可以提供这种背景信息。

5. 多语言支持：在多语言NLP任务中，NER可能需要考虑多种语言的实体识别。这可能需要使用外部知识源或跨语言词汇表来支持多语言NER。

为解决这些问题，NER系统通常会使用外部知识源，例如领域词典、百科全书、上下文信息等，以辅助实体识别。此外，迁移学习和自监督学习等技术也可以用于提高NER模型的性能，使其能够更好地处理各种实体识别任务。外部知识可以帮助NER模型更全面地理解文本并提供准确的实体识别结果。

“Nested entity”（嵌套实体）是指在文本中存在多个实体，并且这些实体之间可以相互包含或嵌套。通常，这种情况出现在自然语言文本中，其中一个实体包含另一个实体，或者多个实体共同形成一个更大的实体。

例如，考虑以下句子：“美国总统巴拉克·奥巴马访问了华盛顿特区。”在这个句子中，有两个嵌套的实体：

1. “美国总统巴拉克·奥巴马”：这是一个实体，表示人名，其中包含了两个子实体，分别是"美国总统"和"巴拉克·奥巴马"。

2. “华盛顿特区”：这也是一个实体，表示地点，但它并不包含其他实体。

嵌套实体的存在增加了实体识别和关系抽取等自然语言处理任务的复杂性，因为需要识别实体之间的包含关系和相互关系。这对于从文本中提取和理解信息非常重要，尤其是在需要深入分析实体之间关系的应用中。嵌套实体的处理通常需要使用复杂的技术和模型来捕捉这种层次结构。\

NER任务处理方法：

• set prediction集合预测：如果将NER视为集合预测任务，那么解码器需要输出识别的命名实体的集合，每个实体包括其文本、类型和位置。
• sequence generation序列生成：如果将NER视为序列生成任务，解码器将生成一个序列，其中每个标记对应一个输入文本中的标签。
• classification分类：如果将命名实体识别（NER）任务视为分类任务是一种常见的方法。在这种方法中，每个单词或标记都被视为一个分类问题，需要确定该单词或标记是否是一个特定类型的命名实体（如人名、地名、组织名等）。这种方法通常被称为"标记级别NER"。
• QA机器阅读理解任务：手动构建特定的问题来提取特定类型的实体，手动构建问题依赖于外部知识，且存在一个问题对应一类实体不高效的问题，该方法难以应用于包含多个类型实体的应用场景。

“Global and learnable instance queries”
指的是一种在深度学习模型中使用的技术或方法，其中模型可以动态地生成或调整查询（queries）以适应不同的任务或情境。这些查询通常与模型的输入数据或上下文相关，并且可以根据模型的学习和训练进行调整。

让我们分解这个术语的关键部分：

1. Global：这意味着查询可以全局地适用于模型的输入数据。它们不仅限于特定的位置或单个数据示例，而是可以用于整个数据集或模型的全局上下文。

2. Learnable：这表示查询是可以学习的，即模型可以根据任务的需要自动调整它们。这通常是通过反向传播和梯度下降等训练技术来实现的。

3. Instance Queries：这意味着查询是根据特定数据示例（实例）或情境生成的。查询可以是问题、关键字、向量或其他表示，用于引导模型的决策和操作。

这种方法的一个常见应用是在自然语言处理任务中，其中模型需要根据不同的输入文本生成问题或关注不同的文本部分。通过使用全局和可学习的查询，模型可以更好地适应不同的任务和情境，而无需人工设计固定的规则或查询。这种方法在各种任务中都有潜力，包括文本生成、机器翻译、信息检索等。

“Gold entities”
是一个术语，通常用于自然语言处理（NLP）和信息抽取领域。它指的是作为标准或黄金标签的、在文本中被认可的实体。这些实体标签通常是由领域专家或人工注释者手动标注的，以提供一种“黄金标准”或参考标准，以供NLP模型进行训练和评估。

在命名实体识别（NER）任务中，“gold entities” 指的是已知的、正确的命名实体，如人名、地名、组织名等。在训练NER模型时，模型会与这些"gold entities" 进行比较，以了解它们的性能，并在预测实体时尽量与这些标准匹配。

同样，在信息抽取任务中，“gold entities” 可能是已知的实体，如事件、关系或属性，可以用于模型的训练和评估。

“Gold entities” 提供了一个可靠的标准，用于评估NLP模型的性能。模型的任务是识别或抽取文本中的实体，然后与"gold entities" 进行比较，以测量其准确性和性能。这有助于研究人员和开发者了解模型在特定任务中的表现如何，并在需要时进行改进。

命名实体识别（NER）是一种自然语言处理任务，旨在从文本中识别和标记特定类型的命名实体，如人名、地名、组织名等。传统的NER方法可以分为三种主要类别：标记型（tagging-based）、超图型（hypergraph-based）和跨度型（span-based）方法。下面对这三种方法进行解释：

1. 标记型方法（Tagging-Based Approaches）：

   • 方法：这种方法将文本中的每个单词或标记分配一个标签，以指示它是否属于某种特定类型的命名实体。通常使用序列标记模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）或循环神经网络（RNN）等。
   • 示例：在句子中，对于每个单词，例如"John Smith visited Paris"，标记型NER方法将为"John"分配"PERSON"标签，为"Paris"分配"LOCATION"标签。

2. 超图型方法（Hypergraph-Based Approaches）：

   • 方法：这种方法通常涉及使用超图（hypergraph）来表示文本中的实体结构。超图是一种图形结构，用于表示多个实体之间的关系。超图型NER方法通常需要建立复杂的特征工程和规则以捕捉实体之间的关系。
   • 示例：在一个超图中，可以表示"John Smith visited Paris"中的"John Smith"和"Paris"之间的关系，以及它们是"PERSON"和"LOCATION"的实体。

3. 跨度型方法（Span-Based Approaches）：

   • 方法：这种方法更注重文本中实体的跨度（span），而不仅仅是单词级的标签。它通常涉及找到文本中所有可能的实体跨度，而不是为每个单词分配标签。
   • 示例：在这种方法中，将识别和标记"John Smith"和"Paris"作为不同实体的跨度，而不是为每个单词分配标签。

这三种方法各有优缺点，适用于不同的NER任务和文本类型。标记型方法是最常见的，可以适用于多种任务，但通常需要大量标记数据。超图型方法可能需要更多的领域专业知识和规则，但在一些特定领域的NER任务中表现出色。跨度型方法更注重实体跨度，适用于处理复杂的NER情况，但需要更多的计算资源。选择合适的方法通常取决于任务要求、可用的数据和计算资源。